"rnoaa"패키지에서 네스트 박스 위치가 포함 된 데이터 프레임에 가장 가까운 5 개의 기상 관측소를 찾는 함수를 실행하고 있습니다. 이렇게하면 각 중첩 상자 ID에 대해 tibble 인 중첩 tbl_df가 생성됩니다. tbl_df를 해당 중첩 상자 ID를 유지하는 데이터 프레임 또는 tibble로 변환하고 싶습니다. 그러나이를 수행하는 방법을 잘 모르겠
library(tidyverse)
이 질문을 사용하여 열에서 반복 값을 전파하는 방법은 질문 "- 중복 IDS에 대한 여러 변수를 확산 tidyr/dplyr"에 제이크 KAUPP의 대답에 의해 영감을받은 것입니다. 제공된 샘플 데이터 (하단)를 사용하면 행 당 하나의 ID 만 갖기를 원하지만 반복 ID (148 및 188)의 일부 인스턴스가 있습니다.
"n.l.df"라는 데이터 프레임 (12 개 열, 8 개 행)의 목록 (28 개 항목)이 있습니다. 통계는 각 데이터 프레임 내에서 별도로 1 : 3, 4 : 6, 7 : 9, 10:12 열에 행별로 적용해야합니다. 나는 수행하여 통계를 계산하는 목록을 반복하고 다음이 library(tidyverse)
avgs <- n.l.df
avgs <- lappl
내가하려는 작업을 어떻게 기술해야하는지 잘 모르겠습니다. 두 개의 열 (영화 및 배우)이있는 데이터 프레임이 있습니다. 나는 그들이 함께있는 영화를 기반으로 한 독특한 2 배우 조합의 목록을 만들고 싶습니다. 다음은 내가 가지고있는 데이터 프레임의 예제를 만드는 코드와 내가 원하는 결과 인 다른 데이터 프레임입니다. start_data <- tibble::
누락 된 값이있는 데이터 프레임은 일부 열 (사람이 없음)입니다. 예를 들어 : df <- data.frame(x = c(2,NA,4), y = 5:7)
df
x y
1 2 5
2 NA 6
3 4 7
내가 다른 컬럼의 값이 누락 된 값을 대체하고 싶습니다. 물론 예를 들어, 이렇게 많은 방법이 있습니다 : df %>%
mutat
을 dplyr 사용 observation`s 이름을 변경. 내가 훨씬 더 큰 데이터 집합을 가지고 있고이 df %>% mutate(Variable = replace(Variable, Variable == "GDP", paste(Country, "GDP")))
그러나 사용하여이 작업을 수행하기 위해 노력했습니다, 그것은 만족 "변수"모든 관찰 변수 "나라
library(tidyverse)
아래 샘플 데이터를 사용하여 Df1과 Df2라는 두 개의 데이터 프레임이 있습니다. 난 문자열로 열을 선택하는 간단한 함수를 만들려고합니다.이 경우에는 "Person"으로 시작하는 두 데이터 프레임의 열과 "Phone"이 포함 된 모든 열을 만듭니다. 다음으로 두 데이터 프레임의 "Person"열의 이름을 "Id"로 변
REST 호출에서받은 중첩 목록이 있습니다. 응답에는 기본 관계형 데이터베이스의 중첩 된 목록이 포함됩니다. 나는 분석을 단순화하기 위해리스트를 평평하게하고 싶다. 나는 purrr tutorial에있는 가이드 라인을 따르려고 노력했으나 제대로 작동하지 않습니다. 내가 평평 출력을 찾고 hist1 <- list(field="type", from_string